Python学习杂记(1)
Python学习杂记(1)本篇文章是为了记录进一步学习python时遇到的一些问题和相对陌生的知识点。
range()函数返回的是一个独特的“范围类”对象！
for 变量 in 字符串|集合|范围|任何可迭代对象:
可迭代对象：指该对象中包含一个–iter–方法
isinstance()函数，判断某个变量是否为指定类型的实例，前一个参数是要判断的变量，后一个参数是类型。如：isinstance(2, int)
zip()函数，将多个列表压缩为一个zip对象（可迭代对象），这样就可以使用一个循环遍历两个列表
reversed()函数：接受序列（元组、列表、区间等），然后返回一个“反序排列”的迭代器，sorted()类似
Chapter 5 函数和Lambda表达式
函数的参数收集（个数可变的参数），可以在调用函数时传入任意多个参数） P105
在形参前面添加一个*，多个参数当做元组传入。一般都放在形参的末尾。如果放在前面，需要将后面的参数均使用关键字参数的方式输入。此种方法输入的参数被看为元组
在形参前面添加**，多个参数当做字典传入。
逆向参数收集 P106
指 ...
CS231n Assignment1 实现时遇到的问题
CS231n Assignment1 遇到的问题
实现基于2019年版的课程
主要记录遇到的问题
Softmax implement不论是实现softmax，SVM损失函数，二者遇到的问题都比较相似，主要为导数的推导和numpy的使用。由于softmax的实现稍微复杂一些，这里只记录softmax实现时的问题。
Gradient使用SGD核心的工作就是计算softmax关于权值W的梯度。课程中没有给出推导过程，这里推导一下。
Numeric Stability Trick为了防止出现数值计算不稳定，要在计算损失函数式加入修正项（对Gradient无影响）。
原始为：
Implement with numpyNavie Version给出naive版本的代码。如何计算的示意图已在推导过程中给出。naive版本的代码基本按照推导的公式梳理下来即可。
123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748def softmax_loss_naive(W, X, y, ...
SimCLR论文复现
写在开头整体的代码使用pytorch实现，基于https://github.com/sthalles/SimCLR （用pytorch实现simCLR中star最多的）实现了Logistic Loss（支持使用欠采样、改变权重和无操作）和margin triplet loss（支持semi-hard mining），并可选LARS（experimental）和ADAM优化。代码框架支持resnet50和resnet18；dataset支持STL10和CIARF10（测试时使用CIARF10）
训练为：run.py；修改训练参数、Loss、数据集等需要修改：config.yaml ；评估使用evluation.py（测试训练分开的原因是因为我租了GPU，用GPU训练，用我的PC测试，这样可以更快一些）
个人运行环境：win10 + pytorch 1.5 + cuda 10.2（租的GPU 1080ti）
日期
进度
5-19 Tue（基本满课+实验）
论文阅读，选定使用pytorch实现和决定基于上文链接实现代码
5-20 Wed
熟悉基础知识、了解代码整体框架，理 ...
First test Blog
第一个测试博客！！！语无伦次语无伦次语无伦次
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